欧美性猛交xxxx免费看_牛牛在线视频国产免费_天堂草原电视剧在线观看免费_国产粉嫩高清在线观看_国产欧美日本亚洲精品一5区

搜索歷史

清空
搜索熱詞
      0
      • 聊天消息
      • 系統(tǒng)消息
      • 評(píng)論與回復(fù)
      VIP于 到期 續(xù)費(fèi)
      登錄后你可以
      • 下載海量資料
      • 學(xué)習(xí)在線課程
      • 觀看技術(shù)視頻
      • 寫(xiě)文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
      會(huì)員中心
      創(chuàng)作中心
      發(fā)布
      創(chuàng)作活動(dòng)

      完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你，還能領(lǐng)取20積分哦，立即完善>

      3天內(nèi)不再提示

      日本超算富岳助力構(gòu)建大規(guī)模語(yǔ)言模型Fugaku-LLM

      微云疏影 ? 來(lái)源：綜合整理 ? 作者：綜合整理 ? 2024-05-11 17:07 ? 次閱讀

      日本多企業(yè)聯(lián)合科研組于昨日宣布推出Fugaku-LLM大模型，此模型基于Arm架構(gòu)的“富岳”超級(jí)計(jì)算機(jī)進(jìn)行培訓(xùn)，呈現(xiàn)出顯著特性。

      Fugaku-LLM模型項(xiàng)目自2023年5月起啟動(dòng)，初始參加方包括富士通、東京工業(yè)大學(xué)、日本東北大學(xué)及日本理化學(xué)研究所（簡(jiǎn)稱理研）。至同年8月，又有三家合作伙伴——名古屋大學(xué)、CyberAgent（Cygames母公司）以及HPC-AI領(lǐng)域創(chuàng)新企業(yè)Kotoba Technologies加入。

      在昨日公布的新聞稿中，研究團(tuán)隊(duì)表示他們成功發(fā)掘了富岳超級(jí)計(jì)算機(jī)的潛能，使矩陣乘法運(yùn)算速度提升六倍，通信速度提高三倍，從而證實(shí)大型純CPU超級(jí)計(jì)算機(jī)同樣適用于大模型訓(xùn)練。

      Fugaku-LLM模型參數(shù)規(guī)模達(dá)13B，成為日本國(guó)內(nèi)最大的大型語(yǔ)言模型。該模型利用13824個(gè)富岳超級(jí)計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)，在3800億個(gè)Token上進(jìn)行訓(xùn)練，其中60%為日語(yǔ)數(shù)據(jù)，其余40%涵蓋英語(yǔ)、數(shù)學(xué)、代碼等內(nèi)容。

      研究團(tuán)隊(duì)表示，F(xiàn)ugaku-LLM模型能夠在交流過(guò)程中自然運(yùn)用日語(yǔ)敬語(yǔ)等特殊表達(dá)方式。

      在測(cè)試結(jié)果方面，該模型在日語(yǔ)MT-Bench模型基準(zhǔn)測(cè)試中的平均得分高達(dá)5.5，位列基于日本語(yǔ)料資源的開(kāi)放模型之首；同時(shí)，在人文社科類別的測(cè)試中獲得9.18的高分。

      目前，F(xiàn)ugaku-LLM模型已在GitHub和Hugging Face平臺(tái)公開(kāi)發(fā)布，外部研究人員和工程師可以在遵循許可協(xié)議的前提下，將該模型應(yīng)用于學(xué)術(shù)和商業(yè)領(lǐng)域。

      聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題，請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
      • cpu
        cpu
        +關(guān)注

        關(guān)注

        68

        文章

        10918

        瀏覽量

        213164
      • 超級(jí)計(jì)算機(jī)

        關(guān)注

        2

        文章

        464

        瀏覽量

        42039
      • 大模型
        +關(guān)注

        關(guān)注

        2

        文章

        2613

        瀏覽量

        3231
      收藏 人收藏

        評(píng)論

        相關(guān)推薦

        新品| LLM630 Compute Kit，AI 大語(yǔ)言模型推理開(kāi)發(fā)平臺(tái)

        處理器，集成了3.2TOPs@INT8算力的高能效NPU，提供強(qiáng)大的AI推理能力，能夠高效執(zhí)行復(fù)雜的視覺(jué)(CV)及大語(yǔ)言模型(LLM)任務(wù)，滿足各類智能應(yīng)用場(chǎng)景的需求
        的頭像 發(fā)表于 01-17 18:48 ?190次閱讀
        新品| <b class='flag-5'>LLM</b>630 Compute Kit，AI 大<b class='flag-5'>語(yǔ)言</b><b class='flag-5'>模型</b>推理開(kāi)發(fā)平臺(tái)

        小白學(xué)大模型：構(gòu)建LLM的關(guān)鍵步驟

        隨著大規(guī)模語(yǔ)言模型（LLM）在性能、成本和應(yīng)用前景上的快速發(fā)展，越來(lái)越多的團(tuán)隊(duì)開(kāi)始探索如何自主訓(xùn)練LLM
        的頭像 發(fā)表于 01-09 12:12 ?458次閱讀
        小白學(xué)大<b class='flag-5'>模型</b>：<b class='flag-5'>構(gòu)建</b><b class='flag-5'>LLM</b>的關(guān)鍵步驟

        什么是LLM？LLM在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用

        所未有的精度和效率處理和生成自然語(yǔ)言。 LLM的基本原理 LLM基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，尤其是變換器（Transformer）架構(gòu)。變換器模型因其自注意力（Self-Attention）機(jī)制
        的頭像 發(fā)表于 11-19 15:32 ?1375次閱讀

        LLM和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別

        和訓(xùn)練方法 LLM： 預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)： LLM通常采用預(yù)訓(xùn)練（Pre-training）和微調(diào)（Fine-tuning）的方法。預(yù)訓(xùn)練階段，模型在大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)
        的頭像 發(fā)表于 11-08 09:25 ?878次閱讀

        新品｜LLM Module，離線大語(yǔ)言模型模塊

        LLM，全稱大語(yǔ)言模型(LargeLanguageModel)。是一種基于深度學(xué)習(xí)的人工智能模型。它通過(guò)大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而能夠進(jìn)行對(duì)話、回答問(wèn)題、撰寫(xiě)文本等其他任務(wù)
        的頭像 發(fā)表于 11-02 08:08 ?556次閱讀
        新品｜<b class='flag-5'>LLM</b> Module，離線大<b class='flag-5'>語(yǔ)言</b><b class='flag-5'>模型</b>模塊

        llm模型有哪些格式

        LLM（Large Language Model，大型語(yǔ)言模型）是一種深度學(xué)習(xí)模型，主要用于處理自然語(yǔ)言處理（NLP）任務(wù)。
        的頭像 發(fā)表于 07-09 09:59 ?790次閱讀

        llm模型和chatGPT的區(qū)別

        LLM（Large Language Model）是指大型語(yǔ)言模型，它們是一類使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建的自然語(yǔ)言處理（NLP）
        的頭像 發(fā)表于 07-09 09:55 ?1360次閱讀

        LLM模型的應(yīng)用領(lǐng)域

        在本文中，我們將深入探討LLM（Large Language Model，大型語(yǔ)言模型）的應(yīng)用領(lǐng)域。LLM是一種基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)，它能夠理解和生成自然
        的頭像 發(fā)表于 07-09 09:52 ?760次閱讀

        預(yù)定下代超算第一？富士通144核Arm處理器公開(kāi)

        設(shè)計(jì)A64FX SoC，整個(gè)超算集群的峰值性能可以達(dá)到537.21PFlop/s。如此強(qiáng)大的性能，甚至于日本東京工業(yè)大學(xué)、日本東北大學(xué)等都宣布將借助
        的頭像 發(fā)表于 06-24 00:26 ?2902次閱讀
        預(yù)定下代<b class='flag-5'>超</b><b class='flag-5'>算</b>第一？富士通144核Arm處理器公開(kāi)

        大語(yǔ)言模型(LLM)快速理解

        自2022年，ChatGPT發(fā)布之后，大語(yǔ)言模型（LargeLanguageModel），簡(jiǎn)稱LLM掀起了一波狂潮。作為學(xué)習(xí)理解LLM的開(kāi)始，先來(lái)整體理解一下大
        的頭像 發(fā)表于 06-04 08:27 ?1166次閱讀
        大<b class='flag-5'>語(yǔ)言</b><b class='flag-5'>模型</b>(<b class='flag-5'>LLM</b>)快速理解

        LLM之外的性價(jià)比之選，小語(yǔ)言模型

        。然而在一些對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用中，比如AI客服、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析等，大語(yǔ)言模型并沒(méi)有太大的優(yōu)勢(shì)。 ? 在動(dòng)輒萬(wàn)億參數(shù)的LLM下，硬件需求已經(jīng)遭受了不小的挑戰(zhàn)。所以面對(duì)一些相對(duì)簡(jiǎn)單的任務(wù)，規(guī)模
        的頭像 發(fā)表于 06-03 05:15 ?2345次閱讀
        <b class='flag-5'>LLM</b>之外的性價(jià)比之選，小<b class='flag-5'>語(yǔ)言</b><b class='flag-5'>模型</b>

        超算訓(xùn)練大模型，不浪費(fèi)一丁點(diǎn)計(jì)算資源

        政府也投入到LLM的計(jì)算資源整合中來(lái)，從而不至于落后這輪新的全球技術(shù)軍備戰(zhàn)。同樣的計(jì)算資源競(jìng)爭(zhēng)也發(fā)生在超算領(lǐng)域，而兩者的計(jì)算資源存在一定的重合，不少人開(kāi)始借助超算來(lái)進(jìn)行
        的頭像 發(fā)表于 05-20 07:08 ?952次閱讀

        日本團(tuán)隊(duì)發(fā)布在富岳超算上訓(xùn)練的Fugaku-LLM大模型

        自2023年5月起，Fugaku-LLM模型的開(kāi)發(fā)工作開(kāi)始展開(kāi)，最初參與團(tuán)隊(duì)包括富士通、東京工業(yè)大學(xué)、日本東北大學(xué)以及日本理化學(xué)研究所（簡(jiǎn)稱理研）。
        的頭像 發(fā)表于 05-11 10:05 ?468次閱讀

        【大語(yǔ)言模型：原理與工程實(shí)踐】揭開(kāi)大語(yǔ)言模型的面紗

        用于文本生成，根據(jù)提示或上下文生成連貫、富有創(chuàng)造性的文本，為故事創(chuàng)作等提供無(wú)限可能。大語(yǔ)言模型也面臨挑戰(zhàn)。一方面，其計(jì)算資源需求巨大，訓(xùn)練和推理耗時(shí)；另一方面，模型高度依賴數(shù)據(jù)，需要大規(guī)模
        發(fā)表于 05-04 23:55

        名單公布！【書(shū)籍評(píng)測(cè)活動(dòng)NO.30】大規(guī)模語(yǔ)言模型：從理論到實(shí)踐

        ，在大模型實(shí)踐和理論研究的過(guò)程中，歷時(shí)8個(gè)月完成 《大規(guī)模語(yǔ)言模型：從理論到實(shí)踐》 一書(shū)的撰寫(xiě)。希望這本書(shū)能夠幫助讀者快速入門大模型的研究和
        發(fā)表于 03-11 15:16